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市場調査レポート

優れた病院インフラを構築するブレイクスルー技術

Breakthrough Technologies Building Superior Hospital Infrastructure

発行 Frost & Sullivan 商品コード 820550
出版日 ページ情報 英文 39 Pages
納期: 即日から翌営業日
価格
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優れた病院インフラを構築するブレイクスルー技術 Breakthrough Technologies Building Superior Hospital Infrastructure
出版日: 2019年03月29日 ページ情報: 英文 39 Pages
概要

当レポートでは、将来の病院インフラの設計・アップグレードにおける技術の役割について調査し、産業の概要、質の高いケアに対する需要と供給、技術動向、イノベーション動向、および主な特許などについて分析しています。

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 主な調査結果

第3章 病院インフラ:産業概要・動向の評価

  • 市場統合の速度は世界的に非常に速い
  • 相互運用可能な患者の医療記録に対する需要の高まり
  • 技術は短期間でより多くの患者を収容することを重視
  • 病院の再入院プログラムは、ケア施設にペナルティを課す

第4章 病院インフラ:質の高いケアの供給・需要の評価

  • コスト管理法による経営効率を改善するための更なる取り組み
  • ケア提供の様々な段階にわたって人工知能の導入が高い
  • 近年の改善は請求の複雑さ・再入院の低減を重視
  • 従来の医療費償還モデルは請求処理・収益実現に数ヶ月かかる

第5章 技術プロファイル

  • 糖尿病性網膜症の診断のためのAI型ソリューション
  • 病院内の不適切な活動を検知するためのコンプライアンス分析
  • ケア提供を拡大する遠隔患者モニタリング
  • 転記の誤りを減らすための治療データの自動文書作成

第6章 世界の病院インフラ産業におけるイノベーションの普及

  • 病院はより良い人的資本・資源の展開による効率向上を重視
  • ウェアラブルは医師がリアルタイムかつ共同の形態で健康・ウェルネスを追跡することを可能に
  • 戦略の効果的な実施には高度な障害が存在

第7章 主要特許のリスト

  • 病院インフラの改善を重視した技術は特許性が高い
  • 手続きの決定・意思決定を自動化するディープラーニングシステムの使用、ほか

第8章 主要企業

目次
Product Code: D8A0

Evaluating the Role of Technologies in Designing and Upgrading Future Hospital Infrastructure

The global healthcare industry is undergoing a transformation from being provider-centric to being more patient-centric by focusing more on the outcomes and value of care delivered. This Research Service (RS) extensively evaluates a business case for technologies that enable better hospital design and strategic business models for healthcare enterprises that are focused on transforming the quality of care delivered to patients. The RS evaluates the demand chain in the process of delivering healthcare, best practice business models, and gaps in improving the quality/delivery and cost of care delivered by organizations. It identifies the technologies that enable better hospital designs that address gaps in existing technology-based business models and evaluate technology-enabled design strategies for hospitals of the future that actively transform care delivery.

Table of Contents

1.0 EXECUTIVE SUMMARY

  • 1.1. Objectives of Research
  • 1.2. Outcomes of Research
  • 1.3. Research Methodology

2.0 KEY FINDINGS

  • 2.1. Challenges to offer more autonomy to patients
  • 2.2. Lean innovation and diversifying business models are capital intensive
  • 2.3. Technologies deliver higher level of patient centricity

3.0 HOSPITAL INFRASTRUCTURE-INDUSTRY OVERVIEW AND TRENDS ASSESSMENT

  • 3.1. Pace of market consolidation is very high worldwide
  • 3.2. Rising demand for interoperable medical records of patients
  • 3.3. Technologies focus on accommodating more patients within short intervals of time
  • 3.4. Hospital readmission and rehospitalization programs impose penalties on care facilities

4.0 HOSPITAL INFRASTRUCTURE-ASSESSMENT OF THE SUPPLY AND DEMAND FOR QUALITY CARE

  • 4.1. More efforts to improve operational efficiency via cost control measures
  • 4.2. Higher adoption of artificial intelligence across various stages of care delivery
  • 4.3. Recent improvements focus on reducing claim complexities and rehospitalizations
  • 4.4. Traditional reimbursement models take months to process claims and revenue realization

5.0 TECHNOLOGY PROFILES

  • 5.1. AI-based Solution for Diagnosing Diabetic Retinopathy
  • 5.2. Compliance Analytics to Detect Inappropriate Activity within Hospitals
  • 5.3. Remote Patient Monitoring for Enhanced Care Delivery
  • 5.4. Automated Documentation of Treatment Data to Reduce Transcription Errors

6.0 DIFFUSION OF INNOVATIONS IN THE GLOBAL HOSPITAL INFRASTRUCTURE INDUSTRY

  • 6.1. Hospitals focus on increasing efficiency with deployment of better human capital and resources
  • 6.2. Wearables enables clinicians to track health and wellness in real-time and in a more collaborative manner
  • 6.3. High degree of bottlenecks exist to effective implementation of strategy

7.0 LIST OF KEY PATENTS

  • 7.1. Patentability is high for technologies focused on improving hospital infrastructure
  • 7.2. Use of deep learning systems to automate procedure-determination and decision making
  • 7.3. Deep learning neural records to classify data with expert input serving to be fast-learning model
  • 7.4. Virtual reality enhances the training process with better handling of bio-signal data

8.0 KEY INDUSTRY PARTICIPANTS

  • 8.1 List of Key Industry Participants
  • Legal Disclaimer
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